大尺度变参数无人机鲁棒变增益控制方法研究

发布时间：2017-09-26 22:05

  本文关键词：大尺度变参数无人机鲁棒变增益控制方法研究

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【摘要】：随着无人机技术的进步,出现了多种新型无人机,其中有一类无人机在飞行过程中,参数会发生大尺度变化,同时变化过程中存在较强的非线性和不确定性,例如变形无人机、高超声速无人机和高空长航时无人机等。这些参数包括飞行包线和迎角、侧滑角等外部参数,以及飞机的质量和气动特性等自身参数。传统的变增益飞行控制方法在处理这些非线性、大尺度参数变化和不确定性时往往无法取得好的控制性能,甚至无法稳定控制飞机。鲁棒变增益控制即是将传统变增益控制和鲁棒控制理论相结合形成的一种控制方法。自20世纪90年代至今,在理论上取得了一系列重要的研究成果。在实际应用中,对于某些使用传统变增益PID控制无法解决的控制问题取得了一定效果。但是,同时注意到,现有的鲁棒变增益控制方法在通用性和工程可实现性上还有诸多不足,使得鲁棒变增益控制离工程实用还有些差距。本文将以变形无人机为例,对大尺度变参数无人机的鲁棒变增益控制问题进行研究。针对传统变增益控制和鲁棒变增益控制的优缺点,对鲁棒变增益控制进行理论研究,研究重点在于增强鲁棒变增益控制的实用性,并在变形无人机变形过程的暂态控制和单侧副翼极限位置卡死无人机的容错控制中进行应用研究。主要研究内容如下:1.研究了一类典型的大尺度变参数无人机-变形无人机-的建模问题。在建立六自由度非线性模型的基础上采用本文提出的改进的函数替换法建立了变形无人机的LPV系统模型。并在所建立模型的基础上对变形过程进行了分析,为变形无人机的鲁棒变增益控制提供了模型基础。2.针对变形无人机变形过程的控制问题,对传统的变增益控制进行了改进,研究了基于鲁棒性能约束和多目标进化算法的鲁棒LPV-PID变增益控制方法,并在变形无人机的暂态控制中进行了应用。3.对LPV系统鲁棒变增益控制和传统PID变增益控制方法相结合的LPV-PID鲁棒变增益控制方法进行了研究。通过将静态输出反馈控制设计方法推广到LPV系统,并采用系统等价变换和结构化方法进一步给出了LPV系统结构化鲁棒PID控制器设计方法。并采用一种结合迭代LMI和多目标进化算法的BMI求解方法来求解设计过程中产生的BMI问题。4.以单侧副翼极限位置卡死飞机的容错控制为例,对鲁棒变增益控制在容错控制中的应用进行了研究。针对单侧副翼极限位置卡死飞机的特点,给出了基于侧滑角配平的容错控制方案,并使用鲁棒变增益控制方法设计了侧滑角保持控制器。解决了该容错控制问题。其中,创新点如下:1.对建立LPV系统模型的函数替换法进行了改进,并使用其建立了变形无人机的纵向LPV系统模型。该方法在传统的函数替换法基础上引入了部分线性化,从而无需依赖于系统的平衡点,同时可以减少LPV系统中变参数的个数,增强了函数替换法的适用范围和灵活性。2.提出了一种基于改进多目标进化算法的LPV系统鲁棒PID变增益控制的设计方法,并在MUAV的变形暂态控制中进行了应用。该方法使用鲁棒控制中的系统范数和结构奇异值指标作为优化目标和约束条件,代替传统变增益控制中的稳定裕度指标和特征根约束,从而可以处理MIMO系统,同时使鲁棒性的描述更加直观。并提出一种基于分解的多目标改进粒子群算法用以优化控制器参数,该方法相对于经典的多目标遗传算法NSGA-II有更好的求解性能,并且时间效率显著提高。3.提出了一种LPV系统H∞鲁棒PID变增益控制方法,并针对其特点,对其中的BMI问题求解问题进行了研究。通过将静态输出反馈控制推广到LPV系统,并引入结构化矩阵,给出了LPV系统结构化H∞鲁棒PID的设计方法。并针对常规BMI求解方法容易产生数值问题的缺点,给出了一种结合迭代LMI和多目标进化算法的BMI求解方法。4.针对单侧副翼极限位置卡死的容错控制问题,提出了一种基于侧滑配平的容错控制方案。使用非线性优化方法设计了侧滑角指令生成器,并使用LPV系统H∞鲁棒PID变增益控制方法完成了侧滑角控制器设计。总而言之,论文围绕无人机飞行控制中的大尺度变参数控制问题,结合传统的变增益PID控制方法和现有鲁棒变增益控制方法,对鲁棒变增益控制问题进行了研究,提出了兼具鲁棒变增益控制方法的理论严密性和变增益PID控制方法实用性的鲁棒变增益控制方法,并对其中的系统建模问题、控制器设计问题和应用中存在的问题都进行了研究,并用本文的研究成果解决了变形无人机暂态控制和单副翼极限位置卡死控制两个控制问题中存在的大尺度变参数问题。
【关键词】：变形无人机 飞行控制 鲁棒控制 变增益控制 线性变参数系统 线性矩阵不等式 进化算法 PID控制
【学位授予单位】：西北工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V279
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 1 绪论11-22
• 1.1 研究背景11
• 1.2 无人机飞行控制中的大尺度变参数问题11-17
• 1.2.1 无人机飞行控制中变参数问题的分类11-15
• 1.2.2 变形无人机的飞行控制15-17
• 1.3 基于LPV系统的鲁棒变增益控制17-19
• 1.3.1 问题引出17
• 1.3.2 国外研究现状17-19
• 1.3.3 国内研究现状19
• 1.4 论文的主要内容和结构安排19-22
• 2 变形无人机建模及特性分析22-42
• 2.1 变形无人机模型概述22
• 2.2 气动特性建模22-25
• 2.2.1 定常气流假设22-24
• 2.2.2 气动力和力矩建模24-25
• 2.3 其他机构模型25-26
• 2.3.1 舵机模型25
• 2.3.2 发动机模型25-26
• 2.4 变形无人机的LPV模型26-33
• 2.4.1 改进的函数替换法26-27
• 2.4.2 变形无人机的纵向LPV系统模型27-33
• 2.4.3 LPV模型验证33
• 2.5 变形过程中特性分析33-40
• 2.5.1 多体动力学分析33-35
• 2.5.2 气动特性分析35-40
• 2.6 本章小结40-42
• 3 基于多目标进化算法自调参的鲁棒LPV-PID控制方法42-66
• 3.1 引言42-44
• 3.2 基于混合鲁棒性能指标的LPV-PID变增益控制44-46
• 3.3 改进的多目标进化算法46-54
• 3.3.1 多目标遗传算法概述46-49
• 3.3.2 NSGA-II多目标遗传算法49
• 3.3.3 一种改进的MOEA算法49-54
• 3.4 在变形无人机控制中的应用54-64
• 3.4.1 变形轨迹设计54-56
• 3.4.2 LPV模型建立56-57
• 3.4.3 鲁棒控制设计结构57-61
• 3.4.4 控制器设计及仿真结果61-64
• 3.5 本章小结64-66
• 4 LPV系统鲁棒H∞变增益控制66-94
• 4.1 引言66-68
• 4.2 线性参数依赖 LPV 系统的鲁棒变增益控制68-71
• 4.2.1 线性参数依赖 LPV 系统(LLPV)68-69
• 4.2.2 多胞型LPV系统的鲁棒变增益控制69-71
• 4.2.3 LPV系统到多胞型系统的转化71
• 4.3 基于LMI的参数依赖LYAPUNOV函数的LPV系统鲁棒变增益控制71-80
• 4.3.1 LPV系统输出反馈H∞变增益控制72-78
• 4.3.2 控制器实现问题78-80
• 4.4 基于BMI的LPV-PID鲁棒变增益控制80-85
• 4.4.1 LPV系统的静态输出反馈控制80-81
• 4.4.2 LPV系统的LPV-PI(D)控制81-85
• 4.5 LPV-SOF和LPV-PI(D)问题的BMI求解85-90
• 4.5.1 基于二次分解的PDBMI求解方法85-88
• 4.5.2 基于粒子群优化和迭代LMI的PDBMI求解方法88-90
• 4.6 在变形无人机中的应用90-93
• 4.6.1 设计结构及结果90-91
• 4.6.2 仿真结果91-93
• 4.7 本章小结93-94
• 5 LPV鲁棒H∞变增益控制方法在无人机容错控制中的应用94-113
• 5.1 引言94-95
• 5.2 单副翼极限位置卡死动力学及配平分析95-100
• 5.2.1 动力学分析95-98
• 5.2.2 配平分析98-100
• 5.3 控制方法研究及控制律设计100-109
• 5.3.1 控制器框架100-101
• 5.3.2 侧滑角保持控制器101-107
• 5.3.3 自适应指令生成器107-109
• 5.4 仿真分析109-112
• 5.4.1 标称状态仿真109-110
• 5.4.2 鲁棒性仿真验证110-112
• 5.5 本章小结112-113
• 6 总结与展望113-117
• 6.1 研究工作总结113-114
• 6.2 研究工作展望114-117
• 参考文献117-131
• 附录A 理论基础131-149
• A.1 鲁棒控制理论基础131-138
• A.1.1 信号及系统范数131-133
• A.1.2 基于系统范数指标的鲁棒控制133-136
• A.1.3 结构奇异值理论136-138
• A.2 (双)线性矩阵不等式理论138-142
• A.2.1 LMI的定义和性质138-139
• A.2.2 一些有用结论139-140
• A.2.3 双线性矩阵不等式140-142
• A.3 线性变参数系统142-149
• A.3.1 LPV系统定义142-143
• A.3.2 LPV系统的稳定性143-145
• A.3.3 LPV系统的建模方法145-149
• 致谢149-151
• 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况151-153

【参考文献】

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本文编号：925963